De manière générale, les ANOVA à un facteur n’ont révélé aucune différence significative dans les comparaisons des valeurs de AR, HO et HE entre nos 12 populations de crapauds verts alsaciennes (AR : ANOVA : F11,96=1,030, p=0,427 ; HO : ANOVA : F11,96=0,454, p=0,926 ; F11,96=0436, HE : p=0,936).
Néanmoins nous pouvons remarquer que la population WI présente les valeurs les plus faibles de HO (0,226), HE (0,182) et AR (1,665) (Tableau 4). Cette tendance semble se retrouver dans la population ST qui, malgré la présence d’un allèle privé montre une richesse allèlique (AR=1,928) plus faible que la moyenne calculée à partir des différentes populations (AR : µ =2,180).
Les populations LI, BO et OS affichent quant à elles les valeurs de HO, HE et AR les plus élevées (respectivement : HO = 0,448, HE = 0,400 et AR = 2,972 ; HO = 0,462, HE
= 0,338 et AR = 2,430 ; HO = 0,440, HE = 0,397 et AR = 2,999). Par ailleurs, il est important de signaler que la population OS est celle qui contient le nombre le plus élevé d’allèles privés (3), la richesse allélique la plus marquée ainsi que l’existence d’individus polyploïdes.
Les autres populations n’exposent pas de tendances particulières puisque leurs valeurs de HO, HE et AR sont relativement proche des moyennes respectives (HO : µ =0,329 ; HE : µ =0,289et AR : µ =2,180). Toutefois, deux populations semblent se détacher des autres en raison du fait qu’elles contiennent chacune un allèle privé (GR et MO).
Le coefficient de consanguinité (FIS) se révèle être négatif pour l’ensemble des populations (Tableau 4), laissant sous-entendre la présence d’un nombre excessif d’individus hétérozygotes par rapport à ce qui serait attendu si les populations étaient à l’équilibre de Hardy-Weinberg. C’est la population BO qui semble en posséder le plus (FIS=-0,366) alors que BIa semble davantage suivre une reproduction panmictique (FIS = -0,03) (les croisements s’effectuent de manière aléatoire dans la population).
D’autre part, l’indice de fixation (FST) moyen pour nos 12 populations de crapauds verts est de 0,15 ce qui signifie que globalement elles possèdent encore une composition
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Figure 6 : Variation de la probabilité logarithmique des données [LnP(D)] et de delta K en fonction du nombre de groupes (K), déterminé à partir du jeu de donnée issue de 9 microsatellites et de 25 simulations pour chaque K avec le programme STRUCTURE v.2.3.3. (Pritchard et al., 2000).
Figure 7 : Graphes d’affectation individuelle des crapauds verts en fonction de leurs caractéristiques génétiques issue de 9 microsatellites et de 25 simulations pour chaque K avec le programme STRUCTURE v.2.3.3. (Pritchard et al., 2000). Les populations du groupe 1 montrent une tendance à se séparer alors que les populations des groupes 2 et 3 affichent une certaine unité quelque soit le K supposé.
K = 3 K = 3
K = 2 K = 7
15 génétique relativement proche. Toutefois, certaines tendances sont observables. En effet, la population WI montre une valeur de FST très élevée (0,304) indiquant qu’elle serait fortement isolée des autres populations alsaciennes ou bien qu’elle a subit une forte dérive dans le passé (Tableau 4). La population ST semble également assez isolée des autres du fait d’une valeur de FST de 0,199. Deux autres populations présentent aussi des valeurs de FST supérieures à la moyenne, il s’agit de BO et OS (FST respectif de 0,154 et 0,160).
La détermination des FST par comparaison par paires des 12 populations de crapauds verts alsaciennes nous indique que les populations ST, WI, LI, BO et OS sont toutes significativement différentes les unes des autres ainsi que des populations GR, MO, DUT, KR, BIb, VA et BIa (Tableau 5). Ces sept dernières populations montrent également des différences significatives entre elles à l’exception des couples KR-GR, DUT-MO, KR-DUT, BIa-DUT, BIa-KR et BIa-VA qui semblent plus proches génétiquement.
7. Structure des populations
L’analyse de STRUCTURE réalisée à partir du jeu de données associé à 9 microsatellites nous permet d’observer une structuration marquée de nos 12 populations de crapauds verts alsaciennes. En effet, l’estimation des probabilités logarithmiques des données [LnP(D)] pour chaque K atteint la valeur maximale pour K = 7 (Figure 6).
Néanmoins, nous pouvons observer un net pic de delta K lorsque K = 3. En conséquence, cette analyse fait apparaître trois groupes génétiques distincts au plus haut niveau hiérarchique de la structure des populations de crapauds verts alsaciennes. Le premier groupe (métapopulation 1) serait constitué des populations du Haut-Rhin (ST et WI), le second groupe (métapopulation 2) comprendrait les populations de LI, BO et OS et enfin le dernier groupe (métapopulation 3) contiendrait les sept populations restantes, à savoir GR, MO, DUT, KR, BIb, VA et BIa.
Il existerait également une structure complémentaire à celle des trois principaux groupes (Figure 7). En effet, les populations ST et WI semblent également se scinder en deux groupes génétiques distincts. Au contraire, aucun sous-groupe ne semble se dessiner pour les deux autres principaux groupes et ceci quelque soit le K supposé.
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Métapopulation 1 - Métapopulation 2 0,237 Métapopulation 1 - Métapopulation 3 0,261 Métapopulation 2 - Métapopulation 3 0,125
Figure 8 : Graphe représentant l’isolement par la distance des 12 populations de crapauds verts (R2=0,534). GenAlEx v.6.4.1 (Peakall et al., 2006). Les comparaisons sont appariées entre les populations.
Figure 10 : Graphe représentant l’isolement par la distance des 10 populations de crapauds verts du Bas-Rhin (R2=0,225). GenAlEx v.6.4.1 (Peakall et al., 2006). Les comparaisons sont appariées entre les populations.
Figure 11 : Graphe représentant la corrélation entre le nombre de routes et la distance géographique des sites du Bas-Rhin (R2=0,9). R v.2.12.1
Figure 9 : Graphe représentant l’isolement par la fragmentation routière des 10 populations de crapauds verts du Bas-Rhin (R2=0,359). GenAlEx v.6.4.1 (Peakall et al., 2006). Les comparaisons sont appariées entre les populations.
16 8. Diversité et variabilité génétique entre les trois principaux groupes génétiques
Le test de Tukey réalisé entre les trois principaux groupes génétiques révèle que la richesse allélique est significativement différente (ANOVA : F2,105=4,900, p=0,009) entre eux. Par contre, aucune différence significative n’est observée pour HO et HE
(respectivement ANOVA : F2,105=2,372, p=0,098 et ANOVA : F2,105=1,859, p=0,161).
Les comparaisons deux à deux de ces groupes nous apprennent que les groupes 1 et 2 sont significativement différents entre eux pour les trois paramètres (AR : ANOVA : F1,43=7,906, p=0,007 ; HO : ANOVA : F1,43=4,439, p=0,041 et HE : ANOVA : F1,43=4,217 p=0,046) alors qu’au contraire les groupes 1 et 3 ne montrent aucune différence significative (AR : ANOVA : F1,79=0,513, p=0,476 ; HO : ANOVA : F1,79=0,150, p=0,7 et HE : ANOVA : F1,79=0,232, p=0,631). Les deux groupes du Bas-Rhin ne présentent des différences significatives que pour AR et HO (AR : ANOVA : F1,106=9,330, p=0,003 ; HO : ANOVA : F1,106=4,619, p=0,034 et HE : ANOVA : F1,106=3,479, p=0,065).
Enfin la comparaison des moyennes des valeurs de FST au sein chaque métapopulation avec celles existantes entre les différentes métapopulations ne soulève aucune différence significative (FST : ANOVA : F1,4=1,172, p=0,292). Toutefois, excepté la métapopulation du Haut-Rhin (FST=0,226), nous pouvons observer que les valeurs de FST au sein d’une métapopulation sont toujours plus faibles que celles existante entre les métapopulations (Tableau 6 et 7).
9. Isolement des populations
Le premier test de corrélation de Mantel nous informe que la différence génétique entre deux populations de crapauds verts est dépendante de la distance qui les sépare (Figure 8). Toutefois, nous pouvons remarquer que les populations les plus éloignées les unes des autres ne suivent plus cette tendance. Seules les populations du Bas-Rhin apparaissent comme dépendantes du facteur distance. Le flux de gène entre les populations du Haut-Rhin est donc beaucoup plus réduit que celui des populations du Bas-Rhin.
Dans le Bas-Rhin, le réseau routier se montre également être un facteur intervenant sur la différenciation génétique des crapauds verts (Figure 9). En effet, le second test de Mantel nous informe que les dissemblances génétiques entre deux populations sont corrélées avec le nombre de routes les séparant. Ce facteur se révèle même avoir un impact plus important que la distance puisque le coefficient de corrélation
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-0,2 -0,15 -0,1 -0,05 0 0,05 0,1 0,15 0,2
0 2500 5000 7500 10000 12500 15000 17500 20000
Indice de Moran
Distance (m)
-0,200 -0,100 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50
Moyenne Alc
Sexe
Figure 12 : Graphe représentant l’autocorrélation spatiale des 10 populations de crapaud vert Bas-rhinoises étudiées. Les lignes grises correspondent à l’intervalle de confiance à 95%. SPAGeDi v.1.3 (Hardy et al., 2002) (*p<0,05).
*
* *
* *
Mâles (N=307)
Femelles (N=25)
Figure 13 : Estimation de l’indice d’affectation (AIc) des crapauds verts en fonction de leur sexe. GenAlEx v.6.4.1 (Peakall et al., 2006)
17 est 0,359 alors qu’il atteint les 0,255 pour la distance (Figure 10). Il existe néanmoins une forte corrélation entre ces deux facteurs (Figure 11, R2=0,90, p<10-16).
Le graphe représentant l’autocorrélation spatiale des dix populations de crapauds verts Bas-Rhinoises étudiées nous informe que les individus sont apparentés entre eux jusqu’à des distances de 7500m (Figure 12). En effet, au-delà de cette distance, les ressemblances entre les sites ne sont plus significatives.